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內容簡介: |
選擇PyTorch的原因:
來源:香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk 簡潔優雅的設計
統一好用的介面
追風逐電的速度
變化無方的靈活性
■簡潔::PyTorch的設計追求最少的封裝,儘量避免重複造輪子。簡潔的設計帶來的另一個好處是程式易於了解。
■速度:PyTorch的靈活性不以速度為代價,在許多評測中,PyTorch的速度表現勝過TensorFlow、Keras等架構。
■好用:PyTorch是所有的架構中物件導向設計的最優雅的。PyTorch的針對對象的介面設計來自Torch,而Torch的介面設計以靈活好用而著稱。PyTorch的設計最符合人的思維,所思即所得,不需考慮太多關於架構本身的束縛。
■活躍的社區:PyTorch提供完整的文件,循序漸進的指南,作者親自維護的論壇供使用者交流和求教問題。Facebook人工智慧研究院對PyTorch提供強力支持。
本書內容由淺入深,無論是深度學習的初學者,還是初次接觸PyTorch的研究人員,都能在學習本書的過程中快速掌握PyTorch。即使是有PyTorch使用經驗者,也能夠獲得對PyTorch不一樣的理解。
適用:PyTorch、深度學習初學者、具PyTorch使用經驗者。
本書的所有程式都開放原始碼在GitHub【github.comchenyuntcpytorch-book】上
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關於作者: |
陳雲
Python程式師、Linux愛好者、PyTorch源碼貢獻者,主要研究電腦視覺、機器學習。
「2017知乎-看山杯機器學習挑戰賽」一等獎,「2017天池醫療AI大賽」第八名。熱衷推廣PyTorch,活躍於PyTorch論壇和知乎相關討論區。
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目錄:
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01 PyTorch簡介
1.1PyTorch的誕生
1.2常見的深度學習架構簡介
1.3屬於動態圖的未來
1.4為什麼選擇PyTorch
1.5星火燎原
1.6fast.ai放棄Keras+TensorFlow選擇PyTorch
02 快速入門
2.1安裝與設定
2.2PyTorch入門第一步
03 Tensor和autograd
3.1Tensor
3.2autograd
04 神經網路工具箱nn
4.1nn.Module
4.2常用的神經網路層
4.3最佳化器
4.4nn.functionalnn
4.5初始化策略
4.6nn.Module深入分析
4.7nn和autograd的關係
4.8小試牛刀:用50行程式架設ResNet
05 PyTorch中常用的工具
5.1資料處理
5.2電腦視覺工具套件:torchvision
5.3視覺化工具
5.4使用GPU加速:cuda
5.5持久化
06 PyTorch實戰指南
6.1程式設計實戰:貓和狗二分類
6.2PyTorchDebug指南
07 AI插畫師:產生對抗網路
7.1GAN的原理簡介
7.2用GAN產生動漫圖示
7.3實驗結果分析
08 AI藝術家:神經網路風格移轉
8.1風格移轉原理介紹
8.2用PyTorch實現風格移轉
8.3實驗結果分析
09 AI詩人:用RNN寫詩
9.1自然語言處理的基礎知識
9.2CharRNN
9.3用PyTorch實現CharRNN
9.4實驗結果分
10 ImageCaption:讓神經網路看圖講故事
10.1影像描述介紹
10.2資料
10.3模型與訓練
10.4實驗結果分析
11 展望與未來
11.1PyTorch的侷限與發展
11.2使用建議
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